语义Web服务——Web服务的扩展

语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记.     

语义Web在Web服务中的应用

在分析了现有的Web服务标准和语义Web的基础上，介绍了一种把二者结合起来的语义Web服务（SwS）。它可以实现在不需要人的参与下，Web服务的自动发现、自动调用和自动组合。对于语义Web服务的开发有3种方法，文中重点介绍了实现SWS的一种基于本体的面向代理的OWL—S开发方法。     

语义Web服务安全研究

随着语义Web技术的出现和发展，在大规模、开放、异构的分布式环境中实现Web服务的自动发现、选择，组合、调用和监控成为可能。语义Web服务解决了Web服务的语义描述问题，但也面临着与Web服务一样的安全、隐私和信任等问题。本文分析了Web服务当前面临的主要安全威胁及现有业界安全标准存在的局限性，介绍了安全本体概念并给出了一个基于OWL表示的安全本体例子，最后阐述了语义Web服务应用安全框架中安全服务的语义描述问题，对OWL-S服务本体语言进行扩展，以实现语义安全本体和策略注释。     

基于语义的Web服务发现模型研究

Web服务发现是Web服务系统架构的重要部分,现有的主流Web服务发现方法是采用基于UDDI框架的服务匹配,但由于UDDI注册中心只能提供基于关键字的查询,并且缺乏对语义信息的支持,造成服务的查准率查全率得不到保证.针对目前Web服务发现技术存在的不足,引入了语义技术,并设计了一个基于语义的服务发现原型,来验证提出的基于语义的服务发现方法的可行性.     

语义Web服务描述框架研究综述

语义Web服务的研究是为了解决现有Web服务发现、集成的低精确性问题。提供一个有效的语义Web服务描述框架是进行语义Web服务研究的基础。研究了目前最流行的两种语义Web服务描述框架:ESSI组织提出的Web服务模型本体框架(WSMO)和Darpa组织提出的Web本体语言描述服务框架(OWL-S)。通过对两种描述框架的比较得出结论:由于OWL-S对Web服务领域标准和语义Web领域标准的兼容性较好并且具有开放灵活的定义方式,将逐渐成为语义Web服务描述框架的推荐标准。     

语义Web服务描述框架研究综述

语义Web服务的研究是为了解决现有Web服务发现、集成的低精确性问题。提供一个有效的语义Web服务描述框架是进行语义Web服务研究的基础。研究了目前最流行的两种语义Web服务描述框架：ESSI组织提出的Web服务模型本体框架（WSMO）和Darpa组织提出的Web本体语言描述服务框架（OWL-S）。通过对两种描述框架的比较得出结论：由于OWL—S对Web服务领域标准和语义Web领域标准的兼容性较好并且具有开放灵活的定义方式．将逐渐成为语义Web服务描述框架的推荐标准。     

语义Web服务架构的研究

Web服务将导致下一代电子商务的革命,目前工业界推出的各种用XML语法来描述的Web服务协议缺乏定义良好的语义信息,因而并不能满足Web服务自动发现、执行、合成、监控和恢复的需求。本文从为Web服务提供精确的语义出发,结合Web服务和语义Web构建语义Web服务,以满足智能服务的需要。     

基于扩展VSM的Web服务发现

在扩展空间向量模型(VSM)的基础上设计并实现了一种Web服务发现机制。该机制结合Web服务语法和结构信息,利用相似度计算实现Web服务的发现。系统通过分析Web服务描述文档结构特点,改进现有的VSM模型,并加入WordNet扩展同义词相似概念,使得语义上等价的词被映射到相似的特征向量上,消除存在歧义的上下文,定义Web服务语法相似度函数,实现Web服务潜在语义信息的进一步挖掘。实验评测和分析表明,基于扩展VSM的方式使Web服务发现的查准率提高了9.7%,错误率降低了8.5%。     

基于Agent技术的语义Web服务发现研究

随着Web服务量的急剧增长,传统的基于UDDI的服务发现机制已经很难满足用户的需求,其根本原因是其缺乏语义信息.为了提高Web服务发现的质量,提出了一种基于Agent技术的语义Web服务发现模型(ASWS matchmaker),该模型对所搜索内容进行语义描述并通过Agent对Web服务进行智能搜索,从而发现用户感兴趣的服务.最后,给出了该模型用于Web服务的一个实例,实例表明该模型不仅提高了Web服务发现的准确率,还能够更好地满足用户的个性化需求.     

语义Web在Web服务中的应用

在分析了现有的Web服务标准和语义Web的基础上,介绍了一种把二者结合起来的语义Web服务(SWS)。它可以实现在不需要人的参与下,Web服务的自动发现、自动调用和自动组合。对于语义Web服务的开发有3种方法,文中重点介绍了实现SWS的一种基于本体的面向代理的OWL-S开发方法。     

一种基于语义Web的Web服务发现方法

Web服务的大量涌现对服务发现提出了挑战。然而,传统的服务发现技术是建立在语法描述的基础上,主要采用的服务发现机制是WSDL和UDDI规范相结合的解决方案,通过关键词匹配来实现的。但是这些发现方法查准率极其低下,已经不能很好地满足用户需要。在研究本体与语义Web服务的基础上,提出了一种基于本体的Web服务发现框架,该框架首先对用户的请求合约进行语义预处理,然后根据抽取的语义在服务库中发现适合的Web服务,从而提高查准率。     

基于语义的Web服务发现的设计与实现

目前Web服务发现机制仅提供了简单的基于关键字的搜索方法，缺乏对语义推理的支持。因此提出了一种基于语义的Web服务发现的系统架构，并进行了实现。通过把Web服务的语义描述发布到UDDI注册中心，在服务查找时对服务功能进行语义相似匹配，实现了高效的服务发现。     

Web服务核心支撑技术:研究综述

随着电子商务的迅速崛起,基于Web的应用模式迅速发展,Web应用从局部化发展到全球化,从B2C(business-to-customer)发展到B2B(business-to-business),从集中式发展到分布式,Web服务成为电子商务的有效解决方案.Web服务是一个崭新的分布式计算模型,是Web上数据和信息集成的有效机制.Web服务的新型构架,Web服务的高效执行方式,Web服务与其他成熟技术的有机结合以及Web服务的集成是解决现实应用问题的重要技术.从Web服务研究的不同侧面对其进行了综述,阐述了Web服务的基本概念,分析了当前Web服务的主要研究问题及其核心支撑技术,概括了Web服务中的数据集成技术、Web服务的组合、语义Web服务、Web服务发现,Web服务安全,P2P(Peer-to-Peer)新型计算环境下的Web服务解决方案和网格服务等方面的研究内容,并对这些技术进行了总结,结合已有的研究成果,展望了Web服务未来的研究方向及其面临的挑战.     

基于功能语义的Web服务发现方法

随着Web服务技术的发展与应用,基于功能语义进行Web服务发现已经逐渐成为服务使用者最为迫切的需求.而现有的服务发现机制还不能很好地解决这一问题.所以提出了一种基于功能语义的Web服务发现方法.通过定义Web服务功能描述模型,规范服务提供者和使用者对Web服务功能的描述;同时构建了领域功能本体,提出语义标注的机制,从而让用户可以基于功能语义发现Web服务.并设计了基于功能语义的Web服务描述语言,构建了原型系统,为基于功能语义进行服务发现提供了一种有效可行的方法.     

可无限分类的Web服务发现匹配算法

Web服务的目的是为了将不同组织、公司甚至个人提供的服务进行无缝的连接,建立一种松耦合的Web应用,实现资源共享的最大化。而在众多候选服务集中快速、准确地发现和选择所需要的服务即服务匹配成为其中关键的问题。在服务匹配过程中,为了减少最终参与匹配的服务的数量,提高服务发现的效率,匹配算法对参与匹配的服务集进行了预处理。并且依据服务描述本身的特点,对服务匹配中基于语义的Web服务相似度计算方法进行了研究,提出了无限分类的思想。最后实现了匹配算法并对性能进行了对比。     

一种支持QoS预测的语义Web服务发现模型

针对不同用户对语义Web服务需要的偏好及发现的准确性和高效性的问题,提出了一种支持QoS预测的语义Web服务发现方法。首先,对历史用户按照用户情境进行聚类预处理,然后在每个簇中采用BP神经网络算法为当前用户预测其所需的QoS,匹配了服务的功能性需求后,在候选服务中,按照预测的QoS,为用户推荐相应服务。最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性。     

利用语义匹配度计算的Web服务发现方法

针对目前在Web服务注册与匹配过程中服务发现的查全率和查准率不高的问题,本文提出一种利用语义匹配度计算的Web服务发现方法.首先给出一个轻量级的Web服务功能接口和服务请求的语义描述模型WS-SDM;然后利用领域本体作为语义知识表达方式,计算服务请求和服务描述中单个功能接口的语义匹配度;在此基础上,分别给出接口匹配算法和服务匹配算法.实验结果表明提出的服务发现方法能够获得较好的服务发现效果.     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

一种基于本体划分的语义Web服务发现算法

针对集中式服务发现方式容易导致单点故障和性能瓶颈的问题,提出一种基于结构化P2P网络的语义Web服务发现算法。利用本体划分技术,按概念相似度完成本体的划分并生成可偏序排序的组概念,用组概念粗粒度地表示服务的语义信息,并聚类语义相似的服务。在此基础上,设计基于组概念生成向量的服务发布/发现算法,从服务/请求中提取多个散列的关键字,在适当增加服务发布/发现冗余的情况下,实现结构化P2P网络中语义Web服务的模糊匹配。实验结果显示,与精确匹配算法相比,该算法服务发现的平均召回率由15.2%提高到了37.1%。